#ifndef PERMUTACION_CU
#define PERMUTACION_CU

// Includes
#include <iostream>

#include "permutacion.cuh"

#include "../utils/cuPrintf.cu"

//Incluyo la clase Random para la generación de números aleatorios en CUDA
#include "../utils/Random.cu"

//Incluyo la clase global.cu  que contiene las variables y funciones globales
#include "../utils/global.cu"

//Incluyo la clase permutacionCPU.cu para procesar las islas en CPU
#include "permutacionCPU.cu"

//Incluyo la clase donde se calcula el fitness
#include "../fitness/fitnessPermutacion.cuh"

//Incluyo la clase donde se inicializa la poblacion manualmente
#include "../inicializacion/initPermutacion.cu"
#include "../inicializacion/initPermutacionCPU.cu"

using namespace std;

/****************** Representacion Permutacion ********************/

/******************* Implementacion de Funciones del Device *****************/

__global__ void inicializarPoblacionPermutacion(int* poblacion, float* fitnessActualDevice, struct Random randomGPU, int cantCromosomasPoblacion, float* fitnessOrdenadoDevice, unsigned long * numerosAleatoriosInicializacion){
	//Obtengo posicion a escribir.
	int posicionCromosoma = threadIdx.y * cantGenesEnCromosomaDevice * 2 + blockIdx.y * totalGenesEnPoblacionDevice;
	int posicionFitness = threadIdx.y * 2 + blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice;

	//inicializo la poblacion en -1
	for(int i = 0; i<cantGenesEnCromosomaDevice * 2; i++){
		poblacion[posicionCromosoma+i] = -1;
	}

	for(int i = 0; i<cantGenesEnCromosomaDevice; i++){
		//Genero valor aleatorio.
		unsigned int r = (numerosAleatoriosInicializacion[posicionCromosoma+i] % cantGenesEnCromosomaDevice);
		while(poblacion[posicionCromosoma+r] != -1){
			r = (r+1) % cantGenesEnCromosomaDevice;
		}
		poblacion[posicionCromosoma+r] = i;
	}

	for(int i = 0; i<cantGenesEnCromosomaDevice; i++){
		//Genero valor aleatorio.
		unsigned int r = (numerosAleatoriosInicializacion[posicionCromosoma+cantGenesEnCromosomaDevice+i] % cantGenesEnCromosomaDevice);
		while(poblacion[posicionCromosoma+cantGenesEnCromosomaDevice+r] != -1){
			r = (r+1) % cantGenesEnCromosomaDevice;
		}
		poblacion[posicionCromosoma+cantGenesEnCromosomaDevice+r] = i;
	}

	fitnessActualDevice[posicionFitness] = calcularFitnessPermutacionGPU(poblacion, posicionCromosoma);
	fitnessActualDevice[posicionFitness + 1] = calcularFitnessPermutacionGPU(poblacion, posicionCromosoma + cantGenesEnCromosomaDevice);
	
	fitnessOrdenadoDevice[posicionFitness] = fitnessActualDevice[posicionFitness];
	fitnessOrdenadoDevice[posicionFitness + 1] = fitnessActualDevice[posicionFitness + 1];
}

__global__ void mainKernelPermutacion(int* poblacionActualDevice, int* nuevaPoblacionDevice, float* fitnessActualDevice, float* nuevoFitnessDevice, int* poblacionActualAcambiarDevice, int* nuevaPoblacionAcambiarDevice, int* individuosAMigrarDevice, float* probabilidadRuletaDevice, float* fitnessTotalParaRuletaDevice, struct Random r, int * individuoAMigrarGPUaCPUdevice, float* fitnessOrdenadoDevice, int* vectorIndicesFitnessOrdenado, int iteracion, unsigned long* numerosAleatoriosSeleccion, unsigned long* numerosAleatoriosCruzamiento, unsigned long* numerosAleatoriosMutacion, unsigned long* numerosAleatoriosProbabilidadCruzamiento, unsigned long* numerosAleatoriosProbabilidadMutacion, int* mejorIndividuoGPUDevice, float* mejorFitnessIndividuoGPUDevice){
	if(tipoSeleccionDevice == 2){
		asignarProbabilidadRuletaPermutacion(fitnessActualDevice, probabilidadRuletaDevice, fitnessTotalParaRuletaDevice, r);
	}
	//genero numero aleatorio entre 0 y cant individuos por poblacion
	int posicionCromosoma1 = seleccionPermutacion(fitnessActualDevice, probabilidadRuletaDevice, r, tipoSeleccionDevice, vectorIndicesFitnessOrdenado, numerosAleatoriosSeleccion, 0);
	int posicionCromosoma2 = seleccionPermutacion(fitnessActualDevice, probabilidadRuletaDevice, r, tipoSeleccionDevice, vectorIndicesFitnessOrdenado, numerosAleatoriosSeleccion, 1);
	cuPrintf("posicionCromosoma1 = %d, posicionCromosoma2 = %d\n", posicionCromosoma1, posicionCromosoma2);
	cruzamientoRepresentacionPermutacion(poblacionActualDevice, nuevaPoblacionDevice, posicionCromosoma1, posicionCromosoma2, probabilidadCruzamientoDevice, r, tipoCruzamientoDevice, numerosAleatoriosProbabilidadCruzamiento, numerosAleatoriosCruzamiento);
	mutacionPermutacion(nuevaPoblacionDevice, probabilidadMutacionDevice, r, tipoMutacionDevice, numerosAleatoriosProbabilidadMutacion, numerosAleatoriosMutacion);
	asignarFitnessPermutacion(nuevaPoblacionDevice, nuevoFitnessDevice, fitnessOrdenadoDevice);
	reemplazoPermutacion(poblacionActualDevice, nuevaPoblacionDevice, poblacionActualAcambiarDevice, nuevaPoblacionAcambiarDevice, fitnessActualDevice, nuevoFitnessDevice, tipoReemplazoDevice);
	
	if((iteracion + 1) % generacionesMigrarDevice == 0 || imprimirPoblacionEnteraDevice == 0){
		__syncthreads();
		if(threadIdx.y == 0){
			if((iteracion + 1) % generacionesMigrarDevice == 0)
				individosAMigrarRepresentacionPermutacion(nuevoFitnessDevice, nuevaPoblacionDevice, individuosAMigrarDevice, individuoAMigrarGPUaCPUdevice);
			if(imprimirPoblacionEnteraDevice == 0){
				//obtengo el mejor individuo
				int posMejor = obtenerMejorIndividuoPermutacion(nuevoFitnessDevice);
				for(int i = 0; i < cantGenesEnCromosomaDevice; i++){
					mejorIndividuoGPUDevice[i + blockIdx.y * cantGenesEnCromosomaDevice] = nuevaPoblacionDevice[posMejor+i];
				}
				//asignar mejor fitness
				mejorFitnessIndividuoGPUDevice[blockIdx.y] = nuevoFitnessDevice[posMejor/cantGenesEnCromosomaDevice];
			}
		}
	}
}

__global__ void obtenerMejoresIndividuoPermutacion(int* poblacion, float* fitness, int* mejorIndividuoDevice, float* mejorFitnessIndividuoGPUDevice){
	//obtengo el mejor individuo
	int posMejor = obtenerMejorIndividuoPermutacion(fitness);
	for(int i = 0; i < cantGenesEnCromosomaDevice; i++){
		mejorIndividuoDevice[i + blockIdx.y * cantGenesEnCromosomaDevice] = poblacion[posMejor+i];
	}
	//asignar mejor fitness
	mejorFitnessIndividuoGPUDevice[blockIdx.y] = fitness[posMejor/cantGenesEnCromosomaDevice];
}

/******************* Implementacion de Funciones de Migracion *****************/

//Obtiene el mejor individuo de una poblacion (1 bloque por poblacion)
//selecciona el mejor elemento
__device__ int obtenerMejorIndividuoPermutacion(float* vectorFitness){
	float mejor = INT_MIN;
	int indiceMejor;
	float valorFitness;
	int indiceMemoria = blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice;
	for(int i = 0; i< cantCromosomasPoblacionDevice; i++){
		valorFitness = vectorFitness[indiceMemoria+i];
		if(valorFitness > mejor){
			mejor = valorFitness;
			indiceMejor = i;
		}
	}
	int posicionCromosomaMejor = blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice * cantGenesEnCromosomaDevice + indiceMejor * cantGenesEnCromosomaDevice;
	return posicionCromosomaMejor;
}

//Obtiene el indice del peor individuo y del fitness del peor individuo de una poblacion (1 bloque por poblacion) y retorna por referencia en el arreglo indices
__device__ void obtenerPeorIndividuoPermutacion(float* vectorFitness, int indices[2]){
	float peor = INT_MAX;
	int indicePeor;
	float valorFitness;
	int posicionCromosomaPeor;
	int indiceMemoria = blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice;
	for(int i = 0; i< cantCromosomasPoblacionDevice; i++){
		valorFitness = vectorFitness[indiceMemoria+i];
		if(valorFitness < peor){
			peor = valorFitness;
			indicePeor = i;
		}
	}
	posicionCromosomaPeor = blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice * cantGenesEnCromosomaDevice + indicePeor * cantGenesEnCromosomaDevice;
	indices[0] = posicionCromosomaPeor;
	indices[1] = indicePeor;
}

__global__ void migracionRepresentacionPermutacion(int* poblacionActualDevice, float* fitnessActualDevice, int* individuosAMigrarDevice, struct Random randomGPU, int* individuoAMigrarCPUaGPUdevice){
	int indices[2];
	obtenerPeorIndividuoPermutacion(fitnessActualDevice, indices);
	int posicionCromosomaEmigrante = indices[0];
	//int posicionCromosomaInmigrante = ((blockIdx.y - 1) % cantidadPoblacionesGPUDevice )* cantGenesEnCromosomaDevice;
	int posicionCromosomaInmigrante;
	int aux;

	if(blockIdx.y == 0){
		aux = cantidadPoblacionesGPUDevice - 1;
	}else{
		aux = (blockIdx.y - 1) % cantidadPoblacionesGPUDevice;
	}

	cuPrintf("blockIdx.y - 1 = %d \n", blockIdx.y - 1);
	cuPrintf("aux = %d \n", aux);

	posicionCromosomaInmigrante = aux * cantGenesEnCromosomaDevice;


	if(blockIdx.y == 0 && cantidadPoblacionesCPUDevice > 0){
		for(int i = 0; i<cantGenesEnCromosomaDevice; i++){
			poblacionActualDevice[posicionCromosomaEmigrante+i] = individuoAMigrarCPUaGPUdevice[i];
		}
	}else{
		for(int i = 0; i<cantGenesEnCromosomaDevice; i++){
			poblacionActualDevice[posicionCromosomaEmigrante+i] = individuosAMigrarDevice[posicionCromosomaInmigrante+i];
		}
	}
	int posicionFitness = blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice + indices[1];
	fitnessActualDevice[posicionFitness] = calcularFitnessPermutacionGPU(poblacionActualDevice, posicionCromosomaEmigrante);

	cuPrintf("posicionCromosomaInmigrante = %d \n", posicionCromosomaInmigrante);
	cuPrintf("posicionCromosomaEmigrante = %d \n", posicionCromosomaEmigrante);
	cuPrintf("posicionFitness = %d \n", posicionFitness);
}


__device__ void individosAMigrarRepresentacionPermutacion(float* nuevoFitnessDevice, int* nuevaPoblacionDevice, int* individuosAMigrarDevice, int* individuoAMigrarGPUaCPUdevice){
	int posicionMejorIndividuo = obtenerMejorIndividuoPermutacion(nuevoFitnessDevice);
	if(cantidadPoblacionesCPUDevice > 0 && blockIdx.y == cantidadPoblacionesGPUDevice - 1){
		for(int i = 0; i<cantGenesEnCromosomaDevice; i++){
			individuoAMigrarGPUaCPUdevice[i] = nuevaPoblacionDevice[posicionMejorIndividuo+i];
		}
	}else{
		for(int i = 0; i<cantGenesEnCromosomaDevice; i++){
			individuosAMigrarDevice[blockIdx.y*cantGenesEnCromosomaDevice + i] = nuevaPoblacionDevice[posicionMejorIndividuo+i];
		}
	}
}


/******************* Implementacion de Funciones del Device *****************/
__device__ void asignarProbabilidadRuletaPermutacion(float* fitnessActualDevice, float* probabilidadRuletaBinaria, float* fitnessTotalParaRuletaDevice, struct Random randomGPU){
	__syncthreads();
	if(threadIdx.y == 0){
		fitnessTotalParaRuletaDevice[blockIdx.y] = 0;
		for(int i = blockIdx.y*cantCromosomasPoblacionDevice; i < blockIdx.y*cantCromosomasPoblacionDevice + cantCromosomasPoblacionDevice; i++){
			fitnessTotalParaRuletaDevice[blockIdx.y] += fitnessActualDevice[i];
		}
	/*}
	if(blockIdx.y == 0){*/
		for(int i = blockIdx.y*cantCromosomasPoblacionDevice; i < blockIdx.y*cantCromosomasPoblacionDevice + cantCromosomasPoblacionDevice; i++){
			probabilidadRuletaBinaria[i] = fitnessActualDevice[i]/fitnessTotalParaRuletaDevice[blockIdx.y] * 100;
		}
	}

}


/******************* Implementacion de Funciones de Selecccion *****************/


__device__ int seleccionPermutacion(float* vectorFitness, float* probabilidadRuletaDevice, struct Random randomGPU, int ejecutarFuncion, int* vectorIndicesFitnessOrdenado, unsigned long* numerosAleatoriosSeleccion, int nroIndividuo){
	int resultado = -1;
	if(ejecutarFuncion == 0){
		resultado = seleccionPorRangoPermutacion(vectorIndicesFitnessOrdenado, randomGPU, numerosAleatoriosSeleccion, nroIndividuo);
	}else{
		if(ejecutarFuncion == 1){
			resultado = seleccionPorTorneoPermutacion(vectorFitness, randomGPU, numerosAleatoriosSeleccion, nroIndividuo);
		}else{
			if(ejecutarFuncion == 2){
				resultado = seleccionRuedaRuletaPermutacion(probabilidadRuletaDevice, randomGPU, numerosAleatoriosSeleccion, nroIndividuo);
			}
		}
	}
	return resultado;
}


//Seleccion por torneo
//selecciona 2 individuos al azar y devuelve la posicion del mejor
__device__ int seleccionPorTorneoPermutacion(float* vectorFitness, struct Random randomGPU, unsigned long* numerosAleatoriosSeleccion, int nroIndividuo){
	//cuPrintf("*** Seleccion por torneo ***\n");
	int indice = blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice * 2 + threadIdx.y * 4 + nroIndividuo * 2;
	//cuPrintf("i0 = %d, nroIndividuo = %d, valor = %10.8lu\n", indice, nroIndividuo, numerosAleatoriosSeleccion[indice]);
	unsigned int r = numerosAleatoriosSeleccion[indice] % cantCromosomasPoblacionDevice;
	int posicionFitnessAleatoria1 = blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice + r;
	int posicionCromosomaAleatoria1 = blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice * cantGenesEnCromosomaDevice + r * cantGenesEnCromosomaDevice;
	r = numerosAleatoriosSeleccion[indice+1] % cantCromosomasPoblacionDevice;
	int posicionFitnessAleatoria2 = blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice + r;
	int posicionCromosomaAleatoria2 = blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice * cantGenesEnCromosomaDevice + r * cantGenesEnCromosomaDevice;
	if(vectorFitness[posicionFitnessAleatoria1] > vectorFitness[posicionFitnessAleatoria2])
		return posicionCromosomaAleatoria1;
	return posicionCromosomaAleatoria2;
}

//Seleccion elitista
//selecciona el mejor o segundo mejor elemento segun se indica en indiceMejor con un 1 o con un 2
__device__ int seleccionPorRangoPermutacion(int* vectorIndicesFitnessOrdenado, struct Random randomGPU, unsigned long* numerosAleatoriosSeleccion, int nroIndividuo){
	//cuPrintf("*** Seleccion por rango ***\n");
	int indice = blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice + threadIdx.y * 2 + nroIndividuo;
	//cuPrintf("i = %d, nroIndividuo = %d, valor = %10.8lu\n", indice, nroIndividuo, numerosAleatoriosSeleccion[indice]);
	unsigned int indiceMejor = numerosAleatoriosSeleccion[indice] % cantidadIndividuosSeleccionPorRangoDevice;
	//cuPrintf("indiceMejor = %d\n", indiceMejor);
	//cuPrintf("vectorIndicesFitnessOrdenado[%d] = %d\n", blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice + indiceMejor, vectorIndicesFitnessOrdenado[blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice + indiceMejor]);
	int posicionCromosoma = blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice * cantGenesEnCromosomaDevice + vectorIndicesFitnessOrdenado[blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice + indiceMejor] * cantGenesEnCromosomaDevice;
	return posicionCromosoma;
}

//Seleccion por rueda de ruleta
__device__ int seleccionRuedaRuletaPermutacion(float* probabilidadRuletaDevice, struct Random randomGPU, unsigned long* numerosAleatoriosSeleccion, int nroIndividuo){
	int indice = blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice + threadIdx.y * 2 + nroIndividuo;
	cuPrintf("i = %d, nroIndividuo = %d, valor = %10.8lu\n", indice, nroIndividuo, numerosAleatoriosSeleccion[indice]);
	float aux = numerosAleatoriosSeleccion[indice];
	float r = fmod(aux, 100);
	//cuPrintf("r, %f\n", r);
	float suma = probabilidadRuletaDevice[blockIdx.y*cantCromosomasPoblacionDevice];
	//cuPrintf("suma %f\n", suma);
	int i = 0;
	while((r > suma) && (i < cantCromosomasPoblacionDevice - 1)){
		i++;
		suma = suma + probabilidadRuletaDevice[blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice + i];
	}
	int posicionCromosoma = blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice  * cantGenesEnCromosomaDevice + i * cantGenesEnCromosomaDevice;
	return posicionCromosoma;
}

/******************* Implementacion de Funciones de Cruzamiento *****************/


__device__ void cruzamientoRepresentacionPermutacion(int* poblacionActual, int* nuevaPoblacion, int posicionCromosoma1, int posicionCromosoma2, float probabilidad, struct Random randomGPU, int ejecutarFuncion, unsigned long* numerosAleatoriosProbabilidadCruzamiento, unsigned long* numerosAleatoriosCruzamiento){
	if(ejecutarFuncion == 0){
		cruzamientoCromosomaPMX(poblacionActual, nuevaPoblacion, posicionCromosoma1, posicionCromosoma2, probabilidad, randomGPU, numerosAleatoriosProbabilidadCruzamiento, numerosAleatoriosCruzamiento);
	}else{
		if(ejecutarFuncion == 1){
			cruzamientoCromosomaOX(poblacionActual, nuevaPoblacion, posicionCromosoma1, posicionCromosoma2, probabilidad, randomGPU, numerosAleatoriosProbabilidadCruzamiento, numerosAleatoriosCruzamiento);
		}else{
			if(ejecutarFuncion == 2){
				cruzamientoCromosomaCX(poblacionActual, nuevaPoblacion, posicionCromosoma1, posicionCromosoma2, probabilidad, randomGPU, numerosAleatoriosProbabilidadCruzamiento);
			}
		}
	}
}

__device__ void cruzamientoCromosomaPMX(int* poblacionActual, int* nuevaPoblacion, int posicionCromosoma1, int posicionCromosoma2, float probabilidad, struct Random randomGPU, unsigned long* numerosAleatoriosProbabilidadCruzamiento, unsigned long* numerosAleatoriosCruzamiento){
	//cuPrintf("*** Cruzamiento PMX ***\n");
	int posicionNuevoCromosoma1 = threadIdx.y * cantGenesEnCromosomaDevice * 2 + blockIdx.y * totalGenesEnPoblacionDevice;
	int posicionNuevoCromosoma2 = posicionNuevoCromosoma1 + cantGenesEnCromosomaDevice;
	int indiceProb = blockIdx.y * (cantCromosomasPoblacionDevice / 2) + threadIdx.y;
	int indiceCruz = blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice + threadIdx.y * 2;
	cuPrintf("indiceProb = %d, indiceCruz = %d\n", indiceProb, indiceCruz);
	int prob = numerosAleatoriosProbabilidadCruzamiento[indiceProb] % 101;
	if(prob < probabilidad){
		unsigned int r1 = numerosAleatoriosCruzamiento[indiceCruz] % cantGenesEnCromosomaDevice;
		unsigned int r2 = numerosAleatoriosCruzamiento[indiceCruz + 1] % cantGenesEnCromosomaDevice;
		cuPrintf("r1 = %d, r2 = %d\n", r1, r2);
		if(r2 == r1){
			r2 = (r2 + 1) % cantGenesEnCromosomaDevice;
		}
		cuPrintf("*r1 = %d, *r2 = %d\n", r1, r2);
		if(r2 < r1){
			unsigned int r3 = r1;
			r1 = r2;
			r2 = r3;
		}
		for(int j=0; j<cantGenesEnCromosomaDevice; j++){
			if((j>=r1) && (j <= r2)){
				nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma1+j] = poblacionActual[posicionCromosoma1+j];
				nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma2+j] = poblacionActual[posicionCromosoma2+j];
			}else{
				nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma1+j] = -1;
				nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma2+j] = -1;
			}
		}
		int valor, valorInicial;
		for(int k=r1; k<=r2; k++){
			//cuPrintf("k %d\n", k);
			valor = poblacionActual[posicionCromosoma2+k];
			valorInicial = valor;
			int pos = dondeEsta(poblacionActual,valor,posicionCromosoma1);
			if((pos<r1) || (pos>r2)){
				valor = poblacionActual[posicionCromosoma1+pos];
				pos = dondeEsta(poblacionActual,valor,posicionCromosoma2);
				//cuPrintf("valor %d pos %d\n", valor, pos);
				while((pos>=r1) && (pos<=r2)){
					valor = poblacionActual[posicionCromosoma1+pos];
					pos = dondeEsta(poblacionActual,valor,posicionCromosoma2);
				}
				nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma1+pos] = valorInicial;
			}
		}
		for(int k=r1; k<=r2; k++){
			valor = poblacionActual[posicionCromosoma1+k];
			valorInicial = valor;
			int pos = dondeEsta(poblacionActual,valor,posicionCromosoma2);
			if((pos<r1) || (pos > r2)){
				valor = poblacionActual[posicionCromosoma2+pos];
				pos = dondeEsta(poblacionActual,valor,posicionCromosoma1);
				while((pos>=r1) && (pos <= r2)){
					valor = poblacionActual[posicionCromosoma2+pos];
					pos = dondeEsta(poblacionActual,valor,posicionCromosoma1);
				}
				nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma2+pos] = valorInicial;
			}
		}
		for(int i=0; i<cantGenesEnCromosomaDevice; i++){
			if(nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma1+i] == -1)
				nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma1+i] = poblacionActual[posicionCromosoma2+i];
			if(nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma2+i] == -1)
				nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma2+i] = poblacionActual[posicionCromosoma1+i];
		}
	}else{
		for(int i=0; i<cantGenesEnCromosomaDevice; i++){
			nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma1+i] = poblacionActual[posicionCromosoma1+i];
			nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma2+i] = poblacionActual[posicionCromosoma2+i];
		}
	}
}

__device__ void cruzamientoCromosomaOX(int* poblacionActual, int* nuevaPoblacion, int posicionCromosoma1, int posicionCromosoma2, float probabilidad, struct Random randomGPU, unsigned long* numerosAleatoriosProbabilidadCruzamiento, unsigned long* numerosAleatoriosCruzamiento){
	//cuPrintf("*** Cruzamiento OX ***\n");
	int posicionNuevoCromosoma1 = threadIdx.y * cantGenesEnCromosomaDevice * 2 + blockIdx.y * totalGenesEnPoblacionDevice;
	int posicionNuevoCromosoma2 = posicionNuevoCromosoma1 + cantGenesEnCromosomaDevice;
	int indiceProb = blockIdx.y * (cantCromosomasPoblacionDevice / 2) + threadIdx.y;
	int indiceCruz = blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice + threadIdx.y * 2;
	unsigned int prob = numerosAleatoriosProbabilidadCruzamiento[indiceProb] % 101;
	cuPrintf("indiceProb = %d, indiceCruz = %d, prob = %10.8lu\n", indiceProb, indiceCruz, prob);
	if(prob < probabilidad){

		unsigned int r1 = numerosAleatoriosCruzamiento[indiceCruz] % cantGenesEnCromosomaDevice;
		unsigned int r2 = numerosAleatoriosCruzamiento[indiceCruz + 1] % cantGenesEnCromosomaDevice;
		if(r2 == r1){
			r2 = (r2 + 1) % cantGenesEnCromosomaDevice;
		}
		cuPrintf("*r1 = %d, *r2 = %d\n", r1, r2);
		if(r2 < r1){
			unsigned int r3 = r1;
			r1 = r2;
			r2 = r3;
		}
		for(int i=0; i<cantGenesEnCromosomaDevice; i++){
			nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma1+i] = -1;
			nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma2+i] = -1;
		}
		int cont1 = 0;
		int cont2 = 0;
		for(int i=r1; i<=r2; i++){
			nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma1+i] = poblacionActual[posicionCromosoma1+i];
			cont1++;
			nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma2+i] = poblacionActual[posicionCromosoma2+i];
			cont2++;
		}
		cuPrintf("cont1 = %d, cont2 = %d\n", cont1, cont2);

		int j = (r2+1) % cantGenesEnCromosomaDevice;
		int k = (r2+1) % cantGenesEnCromosomaDevice;

		while(cont1 < cantGenesEnCromosomaDevice){
			if(estaPresente(poblacionActual[posicionCromosoma2 + j], nuevaPoblacion, posicionNuevoCromosoma1, posicionNuevoCromosoma1 + cantGenesEnCromosomaDevice) == 0){
				nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma1+k] = poblacionActual[posicionCromosoma2+j];
				cont1++;
				k = (k+1) % cantGenesEnCromosomaDevice;
			}
			j = (j+1) % cantGenesEnCromosomaDevice;
		}

		j = (r2+1) % cantGenesEnCromosomaDevice;
		k = (r2+1) % cantGenesEnCromosomaDevice;
		while(cont2 < cantGenesEnCromosomaDevice){
			if(estaPresente(poblacionActual[posicionCromosoma1 + j], nuevaPoblacion, posicionNuevoCromosoma2, posicionNuevoCromosoma2 + cantGenesEnCromosomaDevice) == 0){
				nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma2+k] = poblacionActual[posicionCromosoma1 + j];
				cont2++;
				k = (k+1) % cantGenesEnCromosomaDevice;
			}
			j = (j+1) % cantGenesEnCromosomaDevice;
		}

	}else{
		for(int i=0; i<cantGenesEnCromosomaDevice; i++){
			nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma1+i] = poblacionActual[posicionCromosoma1+i];
			nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma2+i] = poblacionActual[posicionCromosoma2+i];
		}
	}
}


__device__ void cruzamientoCromosomaCX(int* poblacionActual, int* nuevaPoblacion, int posicionCromosoma1, int posicionCromosoma2, float probabilidad,struct Random randomGPU, unsigned long* numerosAleatoriosProbabilidadCruzamiento){
	//cuPrintf("*** Cruzamiento CX ***\n");
	int posicionNuevoCromosoma1 = threadIdx.y * cantGenesEnCromosomaDevice * 2 + blockIdx.y * totalGenesEnPoblacionDevice;
	int posicionNuevoCromosoma2 = posicionNuevoCromosoma1 + cantGenesEnCromosomaDevice;
	//cuPrintf("posicionCromosoma1  %d\n", posicionCromosoma1);
	//cuPrintf("posicionCromosoma2  %d\n", posicionCromosoma2);

	int pos, pos2;
	int indiceProb = blockIdx.y * (cantCromosomasPoblacionDevice / 2) + threadIdx.y;
	int prob = numerosAleatoriosProbabilidadCruzamiento[indiceProb] % 101;
	if(prob < probabilidad){
		for(int i=0; i<cantGenesEnCromosomaDevice; i++){
			nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma1+i] = -1;
			nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma2+i] = -1;
		}
		int cont = 0;
		pos = posicionPrimerLibre(nuevaPoblacion, posicionNuevoCromosoma1);
		while(pos != -1){
			//cuPrintf("pos  %d\n", pos);

			if(cont == 0){
				while(nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma1 + pos] == -1){
					nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma1 + pos] = poblacionActual[posicionCromosoma1 + pos];
					pos2 = dondeEsta(poblacionActual, poblacionActual[posicionCromosoma1 + pos], posicionCromosoma2);
					nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma2 + pos2] = poblacionActual[posicionCromosoma1 + pos];
					pos = pos2;
					//cuPrintf("pos  %d\n", pos);
				}
			}
			else{
				while(nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma2 + pos] == -1){
					nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma2 + pos] = poblacionActual[posicionCromosoma1 + pos];
					pos2 = dondeEsta(poblacionActual, poblacionActual[posicionCromosoma1 + pos], posicionCromosoma2);
					nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma1 + pos2] = poblacionActual[posicionCromosoma1 + pos];
					pos = pos2;
					//cuPrintf("pos  %d\n", pos);
				}
			}
			cont = (cont +1) % 2;
			//cuPrintf("cont  %d\n", cont);
			pos = posicionPrimerLibre(nuevaPoblacion, posicionNuevoCromosoma1);
		}
	}
	else{
		for(int i=0; i<cantGenesEnCromosomaDevice; i++){
			nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma1+i] = poblacionActual[posicionCromosoma1+i];
			nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma2+i] = poblacionActual[posicionCromosoma2+i];
		}
	}
}



/******************* Implementacion de Funciones de Mutacion *****************/
__device__ void mutacionPermutacion(int* poblacion, float probabilidad, struct Random randomGPU, int ejecutarFuncion, unsigned long* numerosAleatoriosProbabilidadMutacion, unsigned long* numerosAleatoriosMutacion){
	if(ejecutarFuncion == 0){
		mutacionPorIntercambio(poblacion, probabilidad, randomGPU, numerosAleatoriosProbabilidadMutacion, numerosAleatoriosMutacion);
	}else{
		if(ejecutarFuncion == 1){
			mutacionPorInsercionSimple(poblacion, probabilidad, randomGPU, numerosAleatoriosProbabilidadMutacion, numerosAleatoriosMutacion);
		}else{
			if(ejecutarFuncion == 2){
				mutacionPorInversionIVM(poblacion, probabilidad, randomGPU, numerosAleatoriosProbabilidadMutacion, numerosAleatoriosMutacion);
			}
		}
	}
}

__device__ void mutacionPorIntercambio(int* poblacion, float probabilidad, struct Random randomGPU, unsigned long* numerosAleatoriosProbabilidadMutacion, unsigned long* numerosAleatoriosMutacion){
	//cuPrintf("*** Mutacion por intercambio ***\n");
	//unsigned int valor;
	int posicionNuevoCromosoma1 = threadIdx.y * cantGenesEnCromosomaDevice * 2 + blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice * cantGenesEnCromosomaDevice;
	int posicionNuevoCromosoma2 = posicionNuevoCromosoma1 + cantGenesEnCromosomaDevice;

	int indiceProb = blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice + threadIdx.y * 2;
	int indiceMut = blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice * 2 + threadIdx.y * 4;
	cuPrintf("indiceProb = %d, valor = %10.8lu\n", indiceProb, numerosAleatoriosProbabilidadMutacion[indiceProb]);
	unsigned int prob = numerosAleatoriosProbabilidadMutacion[indiceProb] % 101;
	if(prob < probabilidad ){
		int r1 = numerosAleatoriosMutacion[indiceMut] % cantGenesEnCromosomaDevice;
		int r2 = numerosAleatoriosMutacion[indiceMut + 1] % cantGenesEnCromosomaDevice;
		if(r2 == r1){
			r2 = (r2 + 1) % cantGenesEnCromosomaDevice;
		}
		cuPrintf("- r1 = %d, r2 = %d\n", r1, r2);
		int aux = poblacion[posicionNuevoCromosoma1 + r1];
		poblacion[posicionNuevoCromosoma1 + r1] = poblacion[posicionNuevoCromosoma1 + r2];
		poblacion[posicionNuevoCromosoma1 + r2] = aux;
	}
	prob = numerosAleatoriosProbabilidadMutacion[indiceProb + 1] % 101;
	if(prob < probabilidad ){
		int r1 = numerosAleatoriosMutacion[indiceMut + 2] % cantGenesEnCromosomaDevice;
		int r2 = numerosAleatoriosMutacion[indiceMut + 3] % cantGenesEnCromosomaDevice;
		if(r2 == r1){
			r2 = (r2 + 1) % cantGenesEnCromosomaDevice;
		}
		cuPrintf("- r1 = %d, r2 = %d\n", r1, r2);
		int aux = poblacion[posicionNuevoCromosoma2 + r1];
		poblacion[posicionNuevoCromosoma2 + r1] = poblacion[posicionNuevoCromosoma2 + r2];
		poblacion[posicionNuevoCromosoma2 + r2] = aux;
	}
}

__device__ void mutacionPorInsercionSimple(int* poblacion, float probabilidad, struct Random randomGPU, unsigned long* numerosAleatoriosProbabilidadMutacion, unsigned long* numerosAleatoriosMutacion){
	cuPrintf("*** Mutacion por insercion simple ***\n");
	//unsigned int valor;
	int posicionNuevoCromosoma1 = threadIdx.y * cantGenesEnCromosomaDevice * 2 + blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice * cantGenesEnCromosomaDevice;
	int posicionNuevoCromosoma2 = posicionNuevoCromosoma1 + cantGenesEnCromosomaDevice;
	unsigned int r3;
	int aux;
	unsigned int r1, r2;

	int indiceProb = blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice + threadIdx.y * 2;
	int indiceMut = blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice * 2 + threadIdx.y * 4;
	cuPrintf("indiceProb = %d, valor = %10.8lu\n", indiceProb, numerosAleatoriosProbabilidadMutacion[indiceProb]);
	unsigned int prob = numerosAleatoriosProbabilidadMutacion[indiceProb] % 101;
	if(prob < probabilidad ){
		r1 = numerosAleatoriosMutacion[indiceMut] % cantGenesEnCromosomaDevice;
		r2 = numerosAleatoriosMutacion[indiceMut + 1] % cantGenesEnCromosomaDevice;
		if(r2 == r1){
			r2 = (r2 + 1) % cantGenesEnCromosomaDevice;
		}
		if(r2 < r1){
			r3 = r1;
			r1 = r2;
			r2 = r3;
		}
		cuPrintf("- r1 = %d, r2 = %d\n", r1, r2);
		aux = poblacion[posicionNuevoCromosoma1+r2];
	    for(int i=r2; i>r1+1; i--){
	    	poblacion[posicionNuevoCromosoma1+i] = poblacion[posicionNuevoCromosoma1+i-1];
	    }
	    poblacion[posicionNuevoCromosoma1+r1+1] = aux;
	}
	prob = numerosAleatoriosProbabilidadMutacion[indiceProb + 1] % 101;
	if(prob < probabilidad ){
		r1 = numerosAleatoriosMutacion[indiceMut + 2] % cantGenesEnCromosomaDevice;
		r2 = numerosAleatoriosMutacion[indiceMut + 3] % cantGenesEnCromosomaDevice;
		if(r2 == r1){
			r2 = (r2 + 1) % cantGenesEnCromosomaDevice;
		}
		if(r2 < r1){
			r3 = r1;
			r1 = r2;
			r2 = r3;
		}
		cuPrintf("- r1 = %d, r2 = %d\n", r1, r2);
		aux = poblacion[posicionNuevoCromosoma2+r2];
		for(int i=r2; i>r1+1; i--){
			poblacion[posicionNuevoCromosoma2+i] = poblacion[posicionNuevoCromosoma2+i-1];
		}
		poblacion[posicionNuevoCromosoma2+r1+1] = aux;
	}
}


__device__ void mutacionPorInversionIVM(int* poblacion, float probabilidad, struct Random randomGPU, unsigned long* numerosAleatoriosProbabilidadMutacion, unsigned long* numerosAleatoriosMutacion){
	cuPrintf("*** Mutacion por inversion IVM ***\n");
//	unsigned int valor;
	int posicionNuevoCromosoma1 = threadIdx.y * cantGenesEnCromosomaDevice * 2 + blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice * cantGenesEnCromosomaDevice;
	int posicionNuevoCromosoma2 = posicionNuevoCromosoma1 + cantGenesEnCromosomaDevice;
	unsigned int r3;
	//int aux;
	unsigned int r1, r2;
	//int tamArreglo;
	int tam, pos2;
	int indiceProb = blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice + threadIdx.y * 2;
	int indiceMut = blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice * 2 + threadIdx.y * 4;
	cuPrintf("indiceProb = %d, valor = %10.8lu\n", indiceProb, numerosAleatoriosProbabilidadMutacion[indiceProb]);
	unsigned int prob = numerosAleatoriosProbabilidadMutacion[indiceProb] % 101;
	if(prob < probabilidad ){
		r1 = numerosAleatoriosMutacion[indiceMut] % cantGenesEnCromosomaDevice;
		r2 = numerosAleatoriosMutacion[indiceMut + 1] % cantGenesEnCromosomaDevice;
		if(r2 == r1){
			r2 = (r2 + 1) % cantGenesEnCromosomaDevice;
		}
		cuPrintf("- r1 = %d, r2 = %d\n", r1, r2);
		if(r2 < r1){
			r3 = r1;
			r1 = r2;
			r2 = r3;
		}
		tam = r2-r1+1;
		pos2 = r2;
		int swap;
		for(int i=r1; i<r1 + tam/2; i++){
			swap = poblacion[posicionNuevoCromosoma1+i];
			poblacion[posicionNuevoCromosoma1+i] = poblacion[posicionNuevoCromosoma1+pos2];
			poblacion[posicionNuevoCromosoma1+pos2] = swap;
			pos2--;
		}
	}
	prob = numerosAleatoriosProbabilidadMutacion[indiceProb + 1] % 101;
	if(prob < probabilidad ){
		r1 = numerosAleatoriosMutacion[indiceMut + 2] % cantGenesEnCromosomaDevice;
		r2 = numerosAleatoriosMutacion[indiceMut + 3] % cantGenesEnCromosomaDevice;
		if(r2 == r1){
			r2 = (r2 + 1) % cantGenesEnCromosomaDevice;
		}
		cuPrintf("- r1 = %d, r2 = %d\n", r1, r2);
		if(r2 < r1){
			r3 = r1;
			r1 = r2;
			r2 = r3;
		}
		tam = r2-r1+1;
		pos2 = r2;
		int swap;
		for(int i=r1; i<r1 + tam/2; i++){
			swap = poblacion[posicionNuevoCromosoma2+i];
			poblacion[posicionNuevoCromosoma2+i] = poblacion[posicionNuevoCromosoma2+pos2];
			poblacion[posicionNuevoCromosoma2+pos2] = swap;
			pos2--;
		}
	}
}

/******************* Implementacion de Funciones de fitness *****************/

__device__ void asignarFitnessPermutacion(int* nuevaPoblacion, float* nuevoVectorFitness, float* fitnessOrdenadoDevice){
	//Obtengo posicion del primer cromosoma.
	int posicionCromosoma = threadIdx.y * cantGenesEnCromosomaDevice * 2 + blockIdx.y * totalGenesEnPoblacionDevice;
	int posicionFitness = threadIdx.y * 2 + blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice;
	nuevoVectorFitness[posicionFitness] = calcularFitnessPermutacionGPU(nuevaPoblacion, posicionCromosoma);
	nuevoVectorFitness[posicionFitness + 1] = calcularFitnessPermutacionGPU(nuevaPoblacion, posicionCromosoma + cantGenesEnCromosomaDevice);
	
	fitnessOrdenadoDevice[posicionFitness] = nuevoVectorFitness[posicionFitness];
	fitnessOrdenadoDevice[posicionFitness + 1] = nuevoVectorFitness[posicionFitness + 1];
}


/******************** Implementacion de Funciones de reemplazo **************/

__device__ void reemplazoPermutacion(int * poblacionActualDevice, int * nuevaPoblacionDevice, int * poblacionActualAcambiar, int * nuevaPoblacionAcambiar, float * fitnessActualDevice, float* nuevoFitnessDevice, int ejecutarFuncion){
	if(ejecutarFuncion == 1){
		reemplazoElitistaPermutacion(poblacionActualDevice, nuevaPoblacionDevice, poblacionActualAcambiar, nuevaPoblacionAcambiar, fitnessActualDevice, nuevoFitnessDevice);
	}
}
__device__ void reemplazoElitistaPermutacion(int* poblacionActual, int* nuevaPoblacion, int* poblacionActualAcambiar, int* nuevaPoblacionAcambiar, float * fitnessActual, float* nuevoFitness){
	__syncthreads();
	if(threadIdx.y == 0){
		int cantAremplazar = porcentajeElitismoDevice*cantCromosomasPoblacionDevice/100;
		int peor = INT_MAX;
		int mejor = INT_MIN;
		int posPeor = -1;
		int posMejor = -1;
		int posFitness = blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice;
		cuPrintf("cantAremplazar %d\n",cantAremplazar);
		for(int i = 0; i < cantAremplazar; i++){
			cuPrintf("i %d\n",i);
			if(fitnessActual[posFitness+i] < peor){
				peor = fitnessActual[posFitness+i];
				posPeor = i;
			}

			if(nuevoFitness[posFitness+i] > mejor){
				mejor = nuevoFitness[posFitness+i];
				posMejor = i;
			}

			poblacionActualAcambiar[posFitness+i] = 1;
			nuevaPoblacionAcambiar[posFitness+i] = 1;
		}

		cuPrintf("---- Inicial ----\n");
		for(int i = 0; i < cantCromosomasPoblacionDevice; i++){
			cuPrintf("poblacionActualAcambiar[%d] = %d\n",i,poblacionActualAcambiar[i]);
			//cuPrintf("nuevaPoblacionAcambiar[%d] = %d\n",i,nuevaPoblacionAcambiar[i]);
		}
		for(int i = 0; i < cantCromosomasPoblacionDevice; i++){
			//cuPrintf("poblacionActualAcambiar[%d] = %d\n",i,poblacionActualAcambiar[i]);
			cuPrintf("nuevaPoblacionAcambiar[%d] = %d\n",i,nuevaPoblacionAcambiar[i]);
		}

		cuPrintf("1er peor = %d\n",peor);
		cuPrintf("1er mejor = %d\n",mejor);
		cuPrintf("********************************************************\n");

		for(int i = cantAremplazar; i < cantCromosomasPoblacionDevice; i++){
			cuPrintf("peor = %d\n",peor);
			cuPrintf("mejor = %d\n",mejor);
			if(fitnessActual[posFitness+i] > peor){

				poblacionActualAcambiar[posFitness+i] = 1;
				poblacionActualAcambiar[posFitness+posPeor] = 0;


				cuPrintf("es mejor que el peor, f = %d\n", fitnessActual[posFitness+i]);
				cuPrintf("posFitness = %d\n", posFitness);
				cuPrintf(" i = %d\n", i);
				cuPrintf("posPeor = %d\n",posPeor);
				cuPrintf("poblacionActualAcambiar[%d] = %d\n",i + posFitness,poblacionActualAcambiar[posFitness+i]);
				cuPrintf("poblacionActualAcambiar[%d] = %d\n",i + posPeor,poblacionActualAcambiar[posFitness+posPeor]);

				peor = INT_MAX;
				posPeor = -1;
				for(int j = 0; j <= i; j++){
					if(poblacionActualAcambiar[posFitness+j] == 1){
						if(fitnessActual[posFitness+j] < peor){
							peor = fitnessActual[posFitness+j];
							posPeor = j;
						}
					}
				}
			}
			else{
				poblacionActualAcambiar[posFitness+i] = 0;
				cuPrintf("NO es mejor que el peor, f = %d\n", fitnessActual[posFitness+i]);

			}

			if(nuevoFitness[posFitness+i] < mejor){
				cuPrintf("es peor que el mejor, f = %d\n", nuevoFitness[posFitness+i]);
				nuevaPoblacionAcambiar[posFitness+i] = 1;
				nuevaPoblacionAcambiar[posFitness + posMejor] = 0;
				mejor = INT_MIN;
				posMejor = -1;
				for(int j = 0; j <= i; j++){
					if(nuevaPoblacionAcambiar[posFitness+j] == 1){
						if(nuevoFitness[posFitness+j] > mejor){
							mejor = nuevoFitness[posFitness+j];
							posMejor = j;
						}
					}
				}
			}
			else{
				nuevaPoblacionAcambiar[posFitness+i] = 0;
				cuPrintf("NO es peor que el mejor, f = %d\n", nuevoFitness[posFitness+i]);
			}
		}


		for(int i = 0; i < cantCromosomasPoblacionDevice * cantidadPoblacionesGPUDevice; i++){
			cuPrintf("poblacionActualAcambiar[%d] = %d\n",i,poblacionActualAcambiar[i]);
			//cuPrintf("nuevaPoblacionAcambiar[%d] = %d\n",i,nuevaPoblacionAcambiar[i]);
		}
		for(int i = 0; i < cantCromosomasPoblacionDevice * cantidadPoblacionesGPUDevice; i++){
			//cuPrintf("poblacionActualAcambiar[%d] = %d\n",i,poblacionActualAcambiar[i]);
			cuPrintf("nuevaPoblacionAcambiar[%d] = %d\n",i,nuevaPoblacionAcambiar[i]);
		}

		for(int i = 0; i < cantAremplazar; i++){
			int j = 0;
			while(poblacionActualAcambiar[posFitness+j] == 0){
				j++;
			}

			int k = 0;
			while(nuevaPoblacionAcambiar[posFitness+k] == 0){
				k++;
			}

			nuevoFitness[posFitness+k] = fitnessActual[posFitness+j];
			int posNuevoCromosoma = blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice * cantGenesEnCromosomaDevice + k * cantGenesEnCromosomaDevice;
			int posCromosomaActual = blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice * cantGenesEnCromosomaDevice + j * cantGenesEnCromosomaDevice;
			for(int h = 0; h < cantGenesEnCromosomaDevice; h++){
				nuevaPoblacion[posNuevoCromosoma+h] = poblacionActual[posCromosomaActual+h];
			}
			poblacionActualAcambiar[posFitness+j] = 0;
			nuevaPoblacionAcambiar[posFitness+k] = 0;
		}
	}
}

/******************* Implementacion de Funciones del host *****************/
void traerImprimirPermutacion(float* fitnessHost, float* fitnessDevice, int tamVectorFitnessFloat, int* poblacionHost, int* poblacionDevice, int tamVectorPoblacion, int iteracion){
	cudaMemcpy(fitnessHost, fitnessDevice, tamVectorFitnessFloat, cudaMemcpyDeviceToHost);
	cudaMemcpy(poblacionHost, poblacionDevice, tamVectorPoblacion, cudaMemcpyDeviceToHost);

	cout << "\nPOBLACION ITERACION "<< iteracion<<" GPU\n";
	for(int i = 0; i<totalGenesGPU; i++){
		if(i%cantGenesEnCromosoma == 0){
			cout << "\n";
		}
		printf("%i ", poblacionHost[i]);
	}
	cout << "\n\n\nFITNESS GPU\n";

	for(int i = 0; i<cantCromosomasPoblacion * cantidadPoblacionesGPU; i++){
		printf("%f ", fitnessHost[i]);
	}
	cout << "\n\n\n\n";
}

void traerImprimirMejorIndividuoPermutacion(float* mejorFitnessIndividuoGPU, float* mejorFitnessIndividuoGPUDevice, int tamVectorFitnessMejoresIndividuosGPU, int* mejorIndividuoGPU, int* mejorIndividuoGPUDevice, int tamVectorMejoresIndividuosGPU, int iteracion){
	cudaMemcpy(mejorFitnessIndividuoGPU, mejorFitnessIndividuoGPUDevice, tamVectorFitnessMejoresIndividuosGPU, cudaMemcpyDeviceToHost);
	cudaMemcpy(mejorIndividuoGPU, mejorIndividuoGPUDevice, tamVectorMejoresIndividuosGPU, cudaMemcpyDeviceToHost);

	cout << "\nMEJOR INDIVIDUO ITERACION "<< iteracion<<" GPU\n";
	for(int i = 0; i < cantGenesEnCromosoma*cantidadPoblacionesGPU; i++){
		if(i%cantGenesEnCromosoma == 0){
			cout << "\n";
		}
		printf("%i ", mejorIndividuoGPU[i]);
	}

	cout << "\n\n\nFITNESS MEJOR INDIVIDUO GPU\n";
	for(int i = 0; i < cantidadPoblacionesGPU; i++){
		printf("%f ", mejorFitnessIndividuoGPU[i]);
	}
	cout << "\n\n\n\n";
}

void representacionPermutacion(){
	int tamVectorPoblacion = sizeof(int)*totalGenesGPU;
	int tamVectorFitnessFloat = sizeof(float)*totalIndividuosGPU;
	int tamVectorFitnessInt = sizeof(int)*totalIndividuosGPU;
	int tamVectorIndividuosAMigrarGPU = sizeof(int)*cantGenesEnCromosoma*cantidadPoblacionesGPU;
	int tamVectorIndividuosAMigrarCPU = sizeof(int)*cantGenesEnCromosoma*cantidadPoblacionesCPU;

	int tamVectorPoblacionParaRuleta = sizeof(float)*totalIndividuosGPU;
	int tamVectorFitnessRuleta = sizeof(float)*cantidadPoblacionesGPU;
	int tamVectorPoblacionParaRuletaCPU = sizeof(float)*totalIndividuosCPU;
	int tamVectorFitnessRuletaCPU = sizeof(float)*cantidadPoblacionesCPU;
	int tamVectorMejoresIndividuosGPU = sizeof(int) * cantGenesEnCromosoma * cantidadPoblacionesGPU;
	int tamVectorMejoresIndividuosCPU = sizeof(int) * cantGenesEnCromosoma * cantidadPoblacionesCPU;
	int tamVectorFitnessMejoresIndividuosCPU = sizeof(float) * cantidadPoblacionesCPU;
	int tamVectorFitnessMejoresIndividuosGPU = sizeof(float) * cantidadPoblacionesGPU;


	static int *poblacionActualHostGPU = (int *) malloc(tamVectorPoblacion);
	static int *nuevaPoblacionHostGPU = (int *) malloc(tamVectorPoblacion);
	static float *fitnessActualHostGPU = (float *) malloc(tamVectorFitnessFloat);
	static float *nuevoFitnessHostGPU = (float *) malloc(tamVectorFitnessFloat);
	static float *probabilidadRuletaHost = (float *) malloc(tamVectorPoblacionParaRuleta);
	static float *fitnessTotalParaRuletaHost = (float *) malloc(tamVectorFitnessRuleta);
	static int *individuosAMigrarHostGPU = (int *) malloc(tamVectorIndividuosAMigrarGPU);
	static int *mejorIndividuoCPU = (int *) malloc(tamVectorMejoresIndividuosCPU);
	static int *mejorIndividuoGPU = (int *) malloc(tamVectorMejoresIndividuosGPU);
	static float *mejorFitnessIndividuoCPU = (float *) malloc(tamVectorFitnessMejoresIndividuosCPU);
	static float *mejorFitnessIndividuoGPU = (float *) malloc(tamVectorFitnessMejoresIndividuosGPU);

//SE BORRA//
	static int *indicesFitnessOrdenadoHost = (int *) malloc(tamVectorFitnessInt);
////////////
	int * poblacionActualDevice;
	int * nuevaPoblacionDevice;
	float* fitnessActualDevice;
	float * nuevoFitnessDevice;
	float * fitnessOrdenadoDevice;
	int * indicesFitnessOrdenadoDevice;
	float * probabilidadRuletaDevice;
	float * fitnessTotalParaRuletaDevice;
	int * poblacionActualAcambiarDevice;
	int * nuevaPoblacionAcambiarDevice;
	int * individuosAMigrarDevice;
	int * mejorIndividuoGPUDevice;
	float * mejorFitnessIndividuoGPUDevice;

	// alocar en el device
	cudaMalloc(&poblacionActualDevice, tamVectorPoblacion);
	cudaMalloc(&nuevaPoblacionDevice, tamVectorPoblacion);
	cudaMalloc(&fitnessActualDevice, tamVectorFitnessFloat);
	cudaMalloc(&fitnessOrdenadoDevice, tamVectorFitnessFloat);
	cudaMalloc(&indicesFitnessOrdenadoDevice, tamVectorFitnessInt);
	cudaMalloc(&nuevoFitnessDevice, tamVectorFitnessFloat);
	cudaMalloc(&probabilidadRuletaDevice, tamVectorPoblacionParaRuleta);
	cudaMalloc(&fitnessTotalParaRuletaDevice, tamVectorFitnessRuleta);
	cudaMalloc(&poblacionActualAcambiarDevice, tamVectorFitnessInt);
	cudaMalloc(&nuevaPoblacionAcambiarDevice, tamVectorFitnessInt);
	cudaMalloc(&individuosAMigrarDevice, tamVectorIndividuosAMigrarGPU);
	cudaMalloc(&mejorIndividuoGPUDevice, tamVectorMejoresIndividuosGPU);
	cudaMalloc(&mejorFitnessIndividuoGPUDevice, tamVectorFitnessMejoresIndividuosGPU);
	
	//Inicio numeros aleatorios.
	int cantHilosRandom = 0;
	if(cantidadPoblacionesGPU > 0){
		cantHilosRandom = cantCromosomasPoblacion / 2 * cantidadPoblacionesGPU;
	}else{
		cantHilosRandom = cantCromosomasPoblacion/ 2 * cantidadPoblacionesCPU;
	}
	struct Random r = initRandom(cantHilosRandom);

	//inicializo grid con dimension 1 x cantidadPoblacionesGPU bloques
	dim3 tamGrid(1, cantidadPoblacionesGPU);
	//inicializo bloque con dimension 1 x cantCromosomasPoblacion/2 x 1 hilos
	dim3 tamBlock(1,cantCromosomasPoblacion/2,1);
	//inicializo bloque de migracion con 1 hilo por bloque
	dim3 tamBlockMigracion(1,1,1);


	/*******************************  *
	 *  Arreglos de nros aleatorios   *
	 *  *******************************/
	int tamVectorNumerosAleatoriosInicializacion;
	int tamVectorNumerosAleatoriosSeleccion;
	int tamVectorNumerosAleatoriosCruzamiento;
	int tamVectorNumerosAleatoriosMutacion;
	int tamVectorNumerosAleatoriosProbabilidadCruzamiento;
	int tamVectorNumerosAleatoriosProbabilidadMutacion;

	unsigned long* numerosAleatoriosInicializacion;
	unsigned long* numerosAleatoriosSeleccion;
	unsigned long* numerosAleatoriosCruzamiento;
	unsigned long* numerosAleatoriosMutacion;
	unsigned long* numerosAleatoriosProbabilidadCruzamiento;
	unsigned long* numerosAleatoriosProbabilidadMutacion;

	unsigned long* numerosAleatoriosInicializacionDevice;
	unsigned long* numerosAleatoriosSeleccionDevice;
	unsigned long* numerosAleatoriosCruzamientoDevice;
	unsigned long* numerosAleatoriosMutacionDevice;
	unsigned long* numerosAleatoriosProbabilidadCruzamientoDevice;
	unsigned long* numerosAleatoriosProbabilidadMutacionDevice;

	//inicializo la clase mt para las variables aleatorias
	MersenneTwister* mt;
	mt = new MersenneTwister();

	unsigned long init[4] = {0x123, 0x234, 0x345, 0x456}, length=4;
	mt->init_by_array(init, length);

	tamVectorNumerosAleatoriosInicializacion = sizeof(unsigned long)*(totalGenesGPU + totalGenesCPU);

	//Si la selección es por rango la cantidad de nros aleatorios es el doble que el nro de individuos
	if(tipoSeleccion == 1){
		tamVectorNumerosAleatoriosSeleccion = sizeof(unsigned long)*(totalIndividuosCPU + totalIndividuosGPU)*2;
	}else{
		tamVectorNumerosAleatoriosSeleccion = sizeof(unsigned long)*(totalIndividuosCPU + totalIndividuosGPU);
	}

	//Si el cruzamiento es por 1 punto la cantidad de nros aleatorios es igual al nro de individuos/2
	if(tipoCruzamiento == 0){
		tamVectorNumerosAleatoriosCruzamiento = sizeof(unsigned long)*(totalIndividuosCPU + totalIndividuosGPU);
	}else{
		//Si el cruzamiento es por 2 puntos la cantidad de nros aleatorios es igual al nro de individuos
		if(tipoCruzamiento == 1){
			tamVectorNumerosAleatoriosCruzamiento = sizeof(unsigned long)*(totalIndividuosCPU + totalIndividuosGPU);
		}else{ //Si es uniforme no se usa este arreglo, solo se usa el de probabilidadCruzamiento
			tamVectorNumerosAleatoriosCruzamiento = 0;
		}
	}
	tamVectorNumerosAleatoriosProbabilidadCruzamiento = sizeof(unsigned long)*((totalIndividuosCPU + totalIndividuosGPU)/2);
	tamVectorNumerosAleatoriosMutacion = sizeof(unsigned long)*(totalIndividuosCPU + totalIndividuosGPU)*2;
	tamVectorNumerosAleatoriosProbabilidadMutacion = sizeof(unsigned long)*(totalIndividuosCPU + totalIndividuosGPU);

	numerosAleatoriosInicializacion = (unsigned long *) malloc(tamVectorNumerosAleatoriosInicializacion);
	numerosAleatoriosSeleccion = (unsigned long *) malloc(tamVectorNumerosAleatoriosSeleccion);
	numerosAleatoriosCruzamiento = (unsigned long *) malloc(tamVectorNumerosAleatoriosCruzamiento);
	numerosAleatoriosMutacion = (unsigned long *) malloc(tamVectorNumerosAleatoriosMutacion);
	numerosAleatoriosProbabilidadCruzamiento = (unsigned long *) malloc(tamVectorNumerosAleatoriosProbabilidadCruzamiento);
	numerosAleatoriosProbabilidadMutacion = (unsigned long *) malloc(tamVectorNumerosAleatoriosProbabilidadMutacion);

	generarNumerosAleatoriosPermutacion(mt, numerosAleatoriosInicializacion, numerosAleatoriosSeleccion, numerosAleatoriosCruzamiento, numerosAleatoriosMutacion, numerosAleatoriosProbabilidadCruzamiento, numerosAleatoriosProbabilidadMutacion);

	cudaMalloc(&numerosAleatoriosInicializacionDevice, tamVectorNumerosAleatoriosInicializacion);
	cudaMalloc(&numerosAleatoriosSeleccionDevice, tamVectorNumerosAleatoriosSeleccion);
	cudaMalloc(&numerosAleatoriosCruzamientoDevice, tamVectorNumerosAleatoriosCruzamiento);
	cudaMalloc(&numerosAleatoriosMutacionDevice, tamVectorNumerosAleatoriosMutacion);
	cudaMalloc(&numerosAleatoriosProbabilidadCruzamientoDevice, tamVectorNumerosAleatoriosProbabilidadCruzamiento);
	cudaMalloc(&numerosAleatoriosProbabilidadMutacionDevice, tamVectorNumerosAleatoriosProbabilidadMutacion);

	cudaMemcpy(numerosAleatoriosInicializacionDevice, numerosAleatoriosInicializacion, tamVectorNumerosAleatoriosInicializacion, cudaMemcpyHostToDevice);
	cudaMemcpy(numerosAleatoriosSeleccionDevice, numerosAleatoriosSeleccion, tamVectorNumerosAleatoriosSeleccion, cudaMemcpyHostToDevice);
	cudaMemcpy(numerosAleatoriosCruzamientoDevice, numerosAleatoriosCruzamiento, tamVectorNumerosAleatoriosCruzamiento, cudaMemcpyHostToDevice);
	cudaMemcpy(numerosAleatoriosMutacionDevice, numerosAleatoriosMutacion, tamVectorNumerosAleatoriosMutacion, cudaMemcpyHostToDevice);
	cudaMemcpy(numerosAleatoriosProbabilidadCruzamientoDevice, numerosAleatoriosProbabilidadCruzamiento, tamVectorNumerosAleatoriosProbabilidadCruzamiento, cudaMemcpyHostToDevice);
	cudaMemcpy(numerosAleatoriosProbabilidadMutacionDevice, numerosAleatoriosProbabilidadMutacion, tamVectorNumerosAleatoriosProbabilidadMutacion, cudaMemcpyHostToDevice);

	/*  *************************  */

	//inicializacion de la poblacion en GPU
	if(cantidadPoblacionesGPU > 0){
		if(inicializacionAutomatica == 1){
			inicializarPoblacionPermutacion<<<tamGrid, tamBlock>>>(poblacionActualDevice, fitnessActualDevice, r, cantCromosomasPoblacion, fitnessOrdenadoDevice, numerosAleatoriosInicializacionDevice);
		}else{
			inicializarPoblacionPermutacionManual<<<tamGrid, tamBlock>>>(poblacionActualDevice, fitnessActualDevice, r, cantCromosomasPoblacion, fitnessOrdenadoDevice, numerosAleatoriosInicializacionDevice);
		}
		obtenerMejoresIndividuoPermutacion<<<tamGrid, tamBlockMigracion>>>(poblacionActualDevice, fitnessActualDevice, mejorIndividuoGPUDevice, mejorFitnessIndividuoGPUDevice);
		//si la selección es por rango
		if(tipoSeleccion == 0){
			ordenarDescendente<<<tamGrid, tamBlockMigracion>>>(fitnessOrdenadoDevice, indicesFitnessOrdenadoDevice);
		}
		
		//imprimo poblacion binaria de la gpu y fitness
		if(modoDebug == 1){
			if(imprimirPoblacionEntera == 1){
				//imprimo poblacion binaria de la gpu y fitness
				traerImprimirPermutacion(fitnessActualHostGPU, fitnessActualDevice, tamVectorFitnessFloat, poblacionActualHostGPU, poblacionActualDevice, tamVectorPoblacion, -1);
			}
			else{
				//imprimo mejor individuo de la gpu y fitness
				traerImprimirMejorIndividuoPermutacion(mejorFitnessIndividuoGPU, mejorFitnessIndividuoGPUDevice, tamVectorFitnessMejoresIndividuosGPU, mejorIndividuoGPU, mejorIndividuoGPUDevice, tamVectorMejoresIndividuosGPU, -1);
			}
		}
	}

	static int *individuosAMigrarHostCPU;
	int tamVectorPoblacionCPU;
	int tamVectorFitnessFloatCPU;
	int tamVectorFitnessIntCPU;
	static int *poblacionActualHostCPU;
	static int *nuevaPoblacionHostCPU;
	static float *fitnessActualHostCPU;
	static float *nuevoFitnessHostCPU;
	static int *indicesFitnessOrdenadoHostCPU;
	static float * fitnessOrdenadoHostCPU;
	int * poblacionActualAcambiarHostCPU;
	int * nuevaPoblacionAcambiarHostCPU;
	float * probabilidadRuletaHostCPU;
	float * fitnessTotalParaRuletaHostCPU;

		//inicializo poblacion en CPU
	if(cantidadPoblacionesCPU > 0){

		tamVectorPoblacionCPU = sizeof(int)*totalGenesCPU;
		tamVectorFitnessFloatCPU = sizeof(float)*totalIndividuosCPU;
		tamVectorFitnessIntCPU = sizeof(int)*totalIndividuosCPU;

		poblacionActualHostCPU = (int *) malloc(tamVectorPoblacionCPU);
		nuevaPoblacionHostCPU = (int *) malloc(tamVectorPoblacionCPU);
		fitnessActualHostCPU = (float *) malloc(tamVectorFitnessFloatCPU);
		nuevoFitnessHostCPU = (float *) malloc(tamVectorFitnessFloatCPU);
		individuosAMigrarHostCPU = (int *) malloc(tamVectorIndividuosAMigrarCPU);
		indicesFitnessOrdenadoHostCPU = (int *) malloc(tamVectorFitnessIntCPU);
		fitnessOrdenadoHostCPU = (float *) malloc(tamVectorFitnessFloatCPU);
		poblacionActualAcambiarHostCPU = (int *) malloc(tamVectorFitnessIntCPU);
		nuevaPoblacionAcambiarHostCPU = (int *) malloc(tamVectorFitnessIntCPU);
		probabilidadRuletaHostCPU = (float *) malloc(tamVectorPoblacionParaRuletaCPU);
		fitnessTotalParaRuletaHostCPU = (float *) malloc(tamVectorFitnessRuletaCPU);

		//////////INICIALIZO POBLACION EN CPU
		//inicializacion de la poblacion en GPU
		if(inicializacionAutomatica == 1){
			inicializarPoblacionPermutacionCPU(poblacionActualHostCPU, fitnessActualHostCPU, mt, cantCromosomasPoblacion, fitnessOrdenadoHostCPU, numerosAleatoriosInicializacion/*, mejorIndividuoCPU, mejorFitnessIndividuoCPU*/);
		}else{
			inicializarPoblacionPermutacionCPUManual(poblacionActualHostCPU, fitnessActualHostCPU, mt, cantCromosomasPoblacion, fitnessOrdenadoHostCPU, numerosAleatoriosInicializacion);
		}
		if(modoDebug == 1){
			if(imprimirPoblacionEntera == 1)
				imprimirPermutacionCPU(fitnessActualHostCPU, tamVectorFitnessFloatCPU, poblacionActualHostCPU, tamVectorPoblacionCPU, -1);
			else{
				obtenerMejoresIndividuoPermutacionCPU(poblacionActualHostCPU,fitnessActualHostCPU,mejorIndividuoCPU,mejorFitnessIndividuoCPU);
				imprimirMejorIndividuoPermutacionCPU(mejorFitnessIndividuoCPU, tamVectorFitnessMejoresIndividuosCPU, mejorIndividuoCPU, tamVectorMejoresIndividuosCPU, -1);
			}
		}
		
		//si la selección es por rango
		if(tipoSeleccion == 0){
			for(int i = 0; i < cantidadPoblacionesCPU; i++){
				ordenarDescendenteCPU(fitnessOrdenadoHostCPU, indicesFitnessOrdenadoHostCPU, i);
			}
		}
	}

	int tamVectorIndividuoAMigrarCPUGPU;
	static int *individuoAMigrarCPUaGPUhost;
	static int *individuoAMigrarGPUaCPUhost;
	static int *individuoAMigrarCPUaGPUdevice;
	static int *individuoAMigrarGPUaCPUdevice;
	if(cantidadPoblacionesCPU > 0 && cantidadPoblacionesGPU > 0){
		tamVectorIndividuoAMigrarCPUGPU = sizeof(int)*cantGenesEnCromosoma;
		cudaMalloc(&individuoAMigrarCPUaGPUdevice, tamVectorIndividuoAMigrarCPUGPU);
		cudaMalloc(&individuoAMigrarGPUaCPUdevice, tamVectorIndividuoAMigrarCPUGPU);
		individuoAMigrarCPUaGPUhost = (int *) malloc(tamVectorIndividuoAMigrarCPUGPU);
		individuoAMigrarGPUaCPUhost = (int *) malloc(tamVectorIndividuoAMigrarCPUGPU);
	}

	int iteracion = 0;
	//los individuos de la poblacion actual se van intercambiando en el reemplazo
	while(iteracion < numeroGeneraciones){

		if(cantidadPoblacionesGPU > 0){
			//si la iteracion es par invoco a GPU con poblacionActual, nuevaPoblacion
			if((iteracion % 2) == 0){
				// seleccionamos, cruzamos y mutamos en GPU
				mainKernelPermutacion<<<tamGrid, tamBlock>>>(poblacionActualDevice, nuevaPoblacionDevice, fitnessActualDevice, nuevoFitnessDevice, poblacionActualAcambiarDevice, nuevaPoblacionAcambiarDevice, individuosAMigrarDevice, probabilidadRuletaDevice, fitnessTotalParaRuletaDevice, r, individuoAMigrarGPUaCPUdevice, fitnessOrdenadoDevice, indicesFitnessOrdenadoDevice, iteracion, numerosAleatoriosSeleccionDevice, numerosAleatoriosCruzamientoDevice, numerosAleatoriosMutacionDevice, numerosAleatoriosProbabilidadCruzamientoDevice, numerosAleatoriosProbabilidadMutacionDevice, mejorIndividuoGPUDevice, mejorFitnessIndividuoGPUDevice);
				//si la selección es por rango
				if(tipoSeleccion == 0){
					ordenarDescendente<<<tamGrid, tamBlockMigracion>>>(fitnessOrdenadoDevice, indicesFitnessOrdenadoDevice);
				}
				if(modoDebug == 1){
					if(imprimirPoblacionEntera == 1)
						traerImprimirPermutacion(nuevoFitnessHostGPU, nuevoFitnessDevice, tamVectorFitnessFloat, nuevaPoblacionHostGPU, nuevaPoblacionDevice, tamVectorPoblacion, iteracion);
					else
						traerImprimirMejorIndividuoPermutacion(mejorFitnessIndividuoGPU, mejorFitnessIndividuoGPUDevice, tamVectorFitnessMejoresIndividuosGPU, mejorIndividuoGPU, mejorIndividuoGPUDevice, tamVectorMejoresIndividuosGPU, iteracion);
				}
			}
			//sino invoco a GPU con nuevaPoblacion, poblacionActual
			else{
				// seleccionamos, cruzamos y mutamos en GPU
				mainKernelPermutacion<<<tamGrid, tamBlock>>>(nuevaPoblacionDevice, poblacionActualDevice, nuevoFitnessDevice, fitnessActualDevice, poblacionActualAcambiarDevice, nuevaPoblacionAcambiarDevice, individuosAMigrarDevice, probabilidadRuletaDevice, fitnessTotalParaRuletaDevice, r, individuoAMigrarGPUaCPUdevice, fitnessOrdenadoDevice, indicesFitnessOrdenadoDevice, iteracion, numerosAleatoriosSeleccionDevice, numerosAleatoriosCruzamientoDevice, numerosAleatoriosMutacionDevice, numerosAleatoriosProbabilidadCruzamientoDevice, numerosAleatoriosProbabilidadMutacionDevice, mejorIndividuoGPUDevice, mejorFitnessIndividuoGPUDevice);
				//si la selección es por rango
				if(tipoSeleccion == 0){
					ordenarDescendente<<<tamGrid, tamBlockMigracion>>>(fitnessOrdenadoDevice, indicesFitnessOrdenadoDevice);
				}
				if(modoDebug == 1){
					if(imprimirPoblacionEntera == 1)
						traerImprimirPermutacion(fitnessActualHostGPU, fitnessActualDevice, tamVectorFitnessFloat, poblacionActualHostGPU, poblacionActualDevice, tamVectorPoblacion, iteracion);
					else
						traerImprimirMejorIndividuoPermutacion(mejorFitnessIndividuoGPU, mejorFitnessIndividuoGPUDevice, tamVectorFitnessMejoresIndividuosGPU, mejorIndividuoGPU, mejorIndividuoGPUDevice, tamVectorMejoresIndividuosGPU, iteracion);
				}
			}
		}

		//Tiro islas en CPU
		if(cantidadPoblacionesCPU > 0){
			representacionPermutacionCPU(poblacionActualHostCPU, nuevaPoblacionHostCPU, fitnessActualHostCPU, nuevoFitnessHostCPU, poblacionActualAcambiarHostCPU, nuevaPoblacionAcambiarHostCPU, individuosAMigrarHostCPU, mt, iteracion, tamVectorPoblacion, tamVectorFitnessFloat, individuoAMigrarCPUaGPUhost, fitnessOrdenadoHostCPU, indicesFitnessOrdenadoHostCPU, probabilidadRuletaHostCPU, fitnessTotalParaRuletaHostCPU, numerosAleatoriosSeleccion, numerosAleatoriosCruzamiento, numerosAleatoriosMutacion, numerosAleatoriosProbabilidadCruzamiento, numerosAleatoriosProbabilidadMutacion, mejorFitnessIndividuoCPU, tamVectorFitnessMejoresIndividuosCPU, mejorIndividuoCPU, tamVectorMejoresIndividuosCPU);
			//si la selección es por rango
			if(tipoSeleccion == 0){
				for(int i = 0; i < cantidadPoblacionesCPU; i++){
					ordenarDescendenteCPU(fitnessOrdenadoHostCPU, indicesFitnessOrdenadoHostCPU, i);
				}
			}
		}
		generarNumerosAleatoriosPermutacion(mt, numerosAleatoriosInicializacion, numerosAleatoriosSeleccion, numerosAleatoriosCruzamiento, numerosAleatoriosMutacion, numerosAleatoriosProbabilidadCruzamiento, numerosAleatoriosProbabilidadMutacion);
		cudaMemcpy(numerosAleatoriosInicializacionDevice, numerosAleatoriosInicializacion, tamVectorNumerosAleatoriosInicializacion, cudaMemcpyHostToDevice);
		cudaMemcpy(numerosAleatoriosSeleccionDevice, numerosAleatoriosSeleccion, tamVectorNumerosAleatoriosSeleccion, cudaMemcpyHostToDevice);
		cudaMemcpy(numerosAleatoriosCruzamientoDevice, numerosAleatoriosCruzamiento, tamVectorNumerosAleatoriosCruzamiento, cudaMemcpyHostToDevice);
		cudaMemcpy(numerosAleatoriosMutacionDevice, numerosAleatoriosMutacion, tamVectorNumerosAleatoriosMutacion, cudaMemcpyHostToDevice);
		cudaMemcpy(numerosAleatoriosProbabilidadCruzamientoDevice, numerosAleatoriosProbabilidadCruzamiento, tamVectorNumerosAleatoriosProbabilidadCruzamiento, cudaMemcpyHostToDevice);
		cudaMemcpy(numerosAleatoriosProbabilidadMutacionDevice, numerosAleatoriosProbabilidadMutacion, tamVectorNumerosAleatoriosProbabilidadMutacion, cudaMemcpyHostToDevice);

		//Si hay que migrar
		if((generacionesMigrar > 0) && ((iteracion + 1) % generacionesMigrar == 0)){
			if(cantidadPoblacionesGPU > 0 && cantidadPoblacionesCPU > 0){
				//poblaciones en GPU y en CPU
				cudaMemcpy(individuoAMigrarCPUaGPUdevice, individuoAMigrarCPUaGPUhost, tamVectorIndividuoAMigrarCPUGPU, cudaMemcpyHostToDevice);
				cudaMemcpy(individuoAMigrarGPUaCPUhost, individuoAMigrarGPUaCPUdevice, tamVectorIndividuoAMigrarCPUGPU, cudaMemcpyDeviceToHost);

				if(modoDebug == 1){
					/**  Imprimir individuos a migrar **/
					cudaMemcpy(individuosAMigrarHostGPU, individuosAMigrarDevice, tamVectorIndividuosAMigrarGPU, cudaMemcpyDeviceToHost);

					printf("----individuosAMigrar GPU----\n");
					for(int i = 0; i<cantGenesEnCromosoma*cantidadPoblacionesGPU; i++){
						printf("%d", individuosAMigrarHostGPU[i]);
						if((i+1)%cantGenesEnCromosoma == 0){
							printf(" ");
						}
					}
					printf("\n---------------------------\n");


					printf("----individuo a migrar de GPU a CPU----\n");
					for(int i = 0; i<cantGenesEnCromosoma; i++){
						printf("%d", individuoAMigrarGPUaCPUhost[i]);
					}
					printf("\n-------------------------------------\n");

					printf("________individuosAMigrar CPU______\n");
					for(int i = 0; i<cantGenesEnCromosoma*cantidadPoblacionesCPU; i++){
						printf("%d", individuosAMigrarHostCPU[i]);
						if((i+1)%cantGenesEnCromosoma == 0){
							printf(" ");
						}
					}
					printf("\n__________________________________\n");

					printf("_____individuo a migrar de CPU a GPU_____\n");
					for(int i = 0; i<cantGenesEnCromosoma; i++){
						printf("%d", individuoAMigrarCPUaGPUhost[i]);
					}
					printf("\n________________________________________\n");
					/** ************* **/
				}
				if((iteracion % 2) == 0){

					migracionRepresentacionPermutacion<<<tamGrid, tamBlockMigracion>>>(nuevaPoblacionDevice, nuevoFitnessDevice, individuosAMigrarDevice, r, individuoAMigrarCPUaGPUdevice);
					if(modoDebug == 1){
						cout <<"\n**Despues de Migrar GPU**";
						if(imprimirPoblacionEntera == 1)
							traerImprimirPermutacion(nuevoFitnessHostGPU, nuevoFitnessDevice, tamVectorFitnessFloat, nuevaPoblacionHostGPU, nuevaPoblacionDevice, tamVectorPoblacion, iteracion);
						else
							traerImprimirMejorIndividuoPermutacion(mejorFitnessIndividuoGPU, mejorFitnessIndividuoGPUDevice, tamVectorFitnessMejoresIndividuosGPU, mejorIndividuoGPU, mejorIndividuoGPUDevice, tamVectorMejoresIndividuosGPU, iteracion);
					}
					migracionRepresentacionPermutacionCPU(nuevaPoblacionHostCPU, nuevoFitnessHostCPU, individuosAMigrarHostCPU, mt, individuoAMigrarGPUaCPUhost);
					if(modoDebug == 1){
						cout <<"\n** Despues de Migrar CPU **";
						if(imprimirPoblacionEntera == 1)
							imprimirPermutacionCPU(nuevoFitnessHostCPU, tamVectorFitnessFloatCPU, nuevaPoblacionHostCPU, tamVectorPoblacion, iteracion);
						else
							imprimirMejorIndividuoPermutacionCPU(mejorFitnessIndividuoCPU, tamVectorFitnessMejoresIndividuosCPU, mejorIndividuoCPU, tamVectorMejoresIndividuosCPU, iteracion);
					}
				}else{

					migracionRepresentacionPermutacion<<<tamGrid, tamBlockMigracion>>>(poblacionActualDevice, fitnessActualDevice, individuosAMigrarDevice, r, individuoAMigrarCPUaGPUdevice);
					if(modoDebug == 1){
						cout <<"\n**Despues de Migrar GPU**";
						if(imprimirPoblacionEntera == 1)
							traerImprimirPermutacion(fitnessActualHostGPU, fitnessActualDevice, tamVectorFitnessFloat, poblacionActualHostGPU, poblacionActualDevice, tamVectorPoblacion, iteracion);
						else
							traerImprimirMejorIndividuoPermutacion(mejorFitnessIndividuoGPU, mejorFitnessIndividuoGPUDevice, tamVectorFitnessMejoresIndividuosGPU, mejorIndividuoGPU, mejorIndividuoGPUDevice, tamVectorMejoresIndividuosGPU, iteracion);
					}
					migracionRepresentacionPermutacionCPU(poblacionActualHostCPU, fitnessActualHostCPU, individuosAMigrarHostCPU, mt, individuoAMigrarGPUaCPUhost);
					if(modoDebug == 1){
						cout <<"\n** Despues de Migrar CPU **";
						if(imprimirPoblacionEntera == 1)
							imprimirPermutacionCPU(fitnessActualHostCPU, tamVectorFitnessFloatCPU, poblacionActualHostCPU, tamVectorPoblacion, iteracion);
						else
							imprimirMejorIndividuoPermutacionCPU(mejorFitnessIndividuoCPU, tamVectorFitnessMejoresIndividuosCPU, mejorIndividuoCPU, tamVectorMejoresIndividuosCPU, iteracion);
					}
				}
			}else if(cantidadPoblacionesCPU > 0){
				//poblaciones solamente en CPU
				if((iteracion % 2) == 0){
					migracionRepresentacionPermutacionCPU(nuevaPoblacionHostCPU, nuevoFitnessHostCPU, individuosAMigrarHostCPU, mt, individuoAMigrarGPUaCPUhost);
					if(modoDebug == 1){
						cout <<"\n** Despues de Migrar CPU **";
						if(imprimirPoblacionEntera == 1)
							imprimirPermutacionCPU(nuevoFitnessHostCPU, tamVectorFitnessFloatCPU, nuevaPoblacionHostCPU, tamVectorPoblacion, iteracion);
						else
							imprimirMejorIndividuoPermutacionCPU(mejorFitnessIndividuoCPU, tamVectorFitnessMejoresIndividuosCPU, mejorIndividuoCPU, tamVectorMejoresIndividuosCPU, iteracion);
					}
				}else{
					migracionRepresentacionPermutacionCPU(poblacionActualHostCPU, fitnessActualHostCPU, individuosAMigrarHostCPU, mt, individuoAMigrarGPUaCPUhost);
					if(modoDebug == 1){
						cout <<"\n** Despues de Migrar CPU **";
						if(imprimirPoblacionEntera == 1)
							imprimirPermutacionCPU(fitnessActualHostCPU, tamVectorFitnessFloatCPU, poblacionActualHostCPU, tamVectorPoblacion, iteracion);
						else
							imprimirMejorIndividuoPermutacionCPU(mejorFitnessIndividuoCPU, tamVectorFitnessMejoresIndividuosCPU, mejorIndividuoCPU, tamVectorMejoresIndividuosCPU, iteracion);
					}
				}
				if(modoDebug == 1){
					printf("individuosAMigrar CPU\n");
					for(int i = 0; i<cantGenesEnCromosoma*cantidadPoblacionesCPU; i++){
						printf("%d", individuosAMigrarHostCPU[i]);
						if((i+1)%cantGenesEnCromosoma == 0){
							printf(" ");
						}
					}
					printf("\n-----------------\n");
				}
			}else{
				//poblaciones solamente en GPU
				if(modoDebug == 1){
					/**  Imprimir individuos a migrar **/
					cudaMemcpy(individuosAMigrarHostGPU, individuosAMigrarDevice, tamVectorIndividuosAMigrarGPU, cudaMemcpyDeviceToHost);

					printf("individuosAMigrar GPU\n");
					for(int i = 0; i<cantGenesEnCromosoma*cantidadPoblacionesGPU; i++){
						printf("%d", individuosAMigrarHostGPU[i]);
						if((i+1)%cantGenesEnCromosoma == 0){
							printf(" ");
						}
					}
					printf("\n-----------------\n");
					/** ************* **/
				}
				if((iteracion % 2) == 0){
					migracionRepresentacionPermutacion<<<tamGrid, tamBlockMigracion>>>(nuevaPoblacionDevice, nuevoFitnessDevice, individuosAMigrarDevice, r, individuoAMigrarCPUaGPUdevice);
					if(modoDebug == 1){
						cout <<"\n**Despues de Migrar GPU**";
						if(imprimirPoblacionEntera == 1)
							traerImprimirPermutacion(nuevoFitnessHostGPU, nuevoFitnessDevice, tamVectorFitnessFloat, nuevaPoblacionHostGPU, nuevaPoblacionDevice, tamVectorPoblacion, iteracion);
						else
							traerImprimirMejorIndividuoPermutacion(mejorFitnessIndividuoGPU, mejorFitnessIndividuoGPUDevice, tamVectorFitnessMejoresIndividuosGPU, mejorIndividuoGPU, mejorIndividuoGPUDevice, tamVectorMejoresIndividuosGPU, iteracion);
					}
				}else{
					migracionRepresentacionPermutacion<<<tamGrid, tamBlockMigracion>>>(poblacionActualDevice, fitnessActualDevice, individuosAMigrarDevice, r, individuoAMigrarCPUaGPUdevice);
					if(modoDebug == 1){
						cout <<"\n**Despues de Migrar GPU**";
						if(imprimirPoblacionEntera == 1)
							traerImprimirPermutacion(fitnessActualHostGPU, fitnessActualDevice, tamVectorFitnessFloat, poblacionActualHostGPU, poblacionActualDevice, tamVectorPoblacion, iteracion);
						else
							traerImprimirMejorIndividuoPermutacion(mejorFitnessIndividuoGPU, mejorFitnessIndividuoGPUDevice, tamVectorFitnessMejoresIndividuosGPU, mejorIndividuoGPU, mejorIndividuoGPUDevice, tamVectorMejoresIndividuosGPU, iteracion);
					}
				}

			}
		}

		//mejorFitness = obtenerMejorFitness(poblacionActual,mejorCromosoma);
		iteracion++;
	}

	if(cantidadPoblacionesGPU > 0){
		if(((iteracion -1) % 2) == 0){
			if(imprimirPoblacionEntera == 1)
				traerImprimirPermutacion(nuevoFitnessHostGPU, nuevoFitnessDevice, tamVectorFitnessFloat, nuevaPoblacionHostGPU, nuevaPoblacionDevice, tamVectorPoblacion, iteracion);
			else
				traerImprimirMejorIndividuoPermutacion(mejorFitnessIndividuoGPU, mejorFitnessIndividuoGPUDevice, tamVectorFitnessMejoresIndividuosGPU, mejorIndividuoGPU, mejorIndividuoGPUDevice, tamVectorMejoresIndividuosGPU, iteracion);
		}
		else{
			if(imprimirPoblacionEntera == 1)
				traerImprimirPermutacion(fitnessActualHostGPU, fitnessActualDevice, tamVectorFitnessFloat, poblacionActualHostGPU, poblacionActualDevice, tamVectorPoblacion, iteracion);
			else
				traerImprimirMejorIndividuoPermutacion(mejorFitnessIndividuoGPU, mejorFitnessIndividuoGPUDevice, tamVectorFitnessMejoresIndividuosGPU, mejorIndividuoGPU, mejorIndividuoGPUDevice, tamVectorMejoresIndividuosGPU, iteracion);
		}
	}

	// free memory for all Cuda malloc
	cudaFree(poblacionActualDevice);
	cudaFree(nuevaPoblacionDevice);
	cudaFree(fitnessActualDevice);
	cudaFree(fitnessOrdenadoDevice);
	cudaFree(indicesFitnessOrdenadoDevice);
	cudaFree(nuevoFitnessDevice);
	cudaFree(probabilidadRuletaDevice);
	cudaFree(fitnessTotalParaRuletaDevice);
	cudaFree(poblacionActualAcambiarDevice);
	cudaFree(nuevaPoblacionAcambiarDevice);
	cudaFree(individuosAMigrarDevice);
	cudaFree(mejorIndividuoGPUDevice);
	cudaFree(mejorFitnessIndividuoGPUDevice);
	cudaFree(numerosAleatoriosInicializacionDevice);
	cudaFree(numerosAleatoriosSeleccionDevice);
	cudaFree(numerosAleatoriosCruzamientoDevice);
	cudaFree(numerosAleatoriosMutacionDevice);
	cudaFree(numerosAleatoriosProbabilidadCruzamientoDevice);
	cudaFree(numerosAleatoriosProbabilidadMutacionDevice);

	// free memory for all C++ new
	delete mt;

	deleteRandom(r);

	// free memory for all C malloc
	free(poblacionActualHostGPU);
	free(nuevaPoblacionHostGPU);
	free(fitnessActualHostGPU);
	free(nuevoFitnessHostGPU);
	free(probabilidadRuletaHost);
	free(fitnessTotalParaRuletaHost);
	free(individuosAMigrarHostGPU);
	free(mejorIndividuoCPU);
	free(mejorIndividuoGPU);
	free(mejorFitnessIndividuoCPU);
	free(mejorFitnessIndividuoGPU);
	free(indicesFitnessOrdenadoHost);
	free(numerosAleatoriosInicializacion);
	free(numerosAleatoriosSeleccion);
	free(numerosAleatoriosCruzamiento);
	free(numerosAleatoriosMutacion);
	free(numerosAleatoriosProbabilidadCruzamiento);
	free(numerosAleatoriosProbabilidadMutacion);

	if(cantidadPoblacionesCPU > 0){
		free(poblacionActualHostCPU);
		free(nuevaPoblacionHostCPU);
		free(fitnessActualHostCPU);
		free(nuevoFitnessHostCPU);
		free(individuosAMigrarHostCPU);
		free(indicesFitnessOrdenadoHostCPU);
		free(fitnessOrdenadoHostCPU);
		free(poblacionActualAcambiarHostCPU);
		free(nuevaPoblacionAcambiarHostCPU);
		free(probabilidadRuletaHostCPU);
		free(fitnessTotalParaRuletaHostCPU);
	}

	if(cantidadPoblacionesCPU > 0 && cantidadPoblacionesGPU > 0){
		cudaFree(individuoAMigrarCPUaGPUdevice);
		cudaFree(individuoAMigrarGPUaCPUdevice);
		free(individuoAMigrarCPUaGPUhost);
		free(individuoAMigrarGPUaCPUhost);
	}

	printf("8\n");
	printf("%s\n", cudaGetErrorString(cudaPeekAtLastError()));
	printf("%s\n", cudaGetErrorString(cudaThreadSynchronize()));
	printf("8\n");
}

#endif
